你曾经问过自己：ChatGPT 是如何工作的？

大多数人都使用ChatGPT！但你有没有问过自己——它实际上是如何“工作”的？

这里有一个简单的概述，介绍了大型语言模型（LLM）内部的工作原理——不需要博士学位。让我们用简单的方式来解释：⬇️

那么，什么是深度学习模型？在其核心，它只是数学。深度学习模型接受输入——如文本或图像——并通过神经网络层将其转化为输出。每一层都添加了一些抽象，塑造原始数据成为见解。它就像一个工厂——原始数据输入，智能输出。

输入和输出到底是什么意思？在底层，它们都是数字。 → 输入：单词、图像、音频——转化为向量。 → 输出：标签、评分、句子——也是数字。模型学习如何将一个映射到另一个，就像你学习将声音与意义关联起来一样。

但是这种映射是如何发生的？每个节点接受前一层的输出，将其乘以权重，添加偏差，然后传递下去。在各层中重复这个过程，你就会得到一个复杂的数学运算链——逐步将输入转化为有意义的东西。它是结构、逻辑和大量计算的结合。

等等，模型如何“理解”一个单词？这就是嵌入模型的作用。它们将单词转化为向量——多维的意义表示。所以“king”和“queen”在向量空间中会相邻。这就是AI理解上下文，而不仅仅是拼写的方式。

好吧，但是AI模型如何学习？通过训练。它从随机猜测开始。然后它将自己的输出与正确答案进行比较，看到自己离正确答案有多远，并调整内部权重。这种反馈循环称为反向传播。当你重复这个过程数百万次时——模型开始变得非常好。

那么，生成式AI呢？那就是像ChatGPT这样的工具背后的魔力。它们不进行分类——它们生成。一次一个单词（或标记），根据之前的所有内容预测下一个单词应该是什么。它就像自动完成——但拥有远更多的智能、细微差别和训练。这个图表是新手或需要简单解释AI的专业人士的宝藏💎。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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